Ressourcen

Nützliche Links und Materialien

Foto von Suzanne D. Williams auf Unsplash

Wahl der Daten

Der erste Schritt in einem Visualisierungs-Projekt. Falls man gerne seine Visualisierungs-Skills trainieren will, aber keine konkreten Daten dafür zur Verfügung hat, gibt es das sehr coole tidytuesday-Projekt. Jede Woche wird ein neuer Datensatz veröffentlicht, der von der Community analysiert und visualisiert werden kann. Die Daten sind vielfältig und reichen von Umweltdaten über soziale Themen bis hin zu Popkultur. Daraus ist auch unser characters Datensatz.

Dann natürlich Gapminder. Das haben wir ja schon viel besprochen.

Plot-Inspo

Zur Wahl eines Plot-Typs für ein eigenes Projekt eignet sich from Data to Viz hervorragend. Hier findet sich ein Entscheidungsbaum, der anhand der verwendeten Variablen-Typen Plot-Typen empfiehlt.

Wer ein bisschen ausgefallenere Inspo braucht, kann auch mal bei Information is Beautiful vorbeischauen. Hier gibt es diverse, teilweise auch sehr komplexe Plots, zu den verschiedensten Themen.

Hilfe bei der Umsetzung

Die R Graph Gallery bietet eine Vielzahl von Beispielen für die verschiedensten Plot-Typen, direkt mit R-Code. Eine super Anlaufstelle, sobald man weiß, welchen Plot-Typ man braucht.

Wer für die Erstellung der Plots noch mehr Hintergründe zur tieferen Funktionsweise von ggplot2 braucht, wird bei ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (3e) fündig. Ein etwas anwendungsbezogenere Cookbook ist z.B. R Graphics Cookbook, 2nd edition.

Farben sind ein besonder wichtiger Aspekt von Visualisierungen. Hier sei vor allem Colblindor empfohlen. Damit kann man eigene Grafiken auf Farbfehlsichtigkeiten überprüfen. Zum Auswählen der Farbskala selbst einigt sich zum Beispiel der R Color palette finder. Damit kann man auch filtern nach Art der benötigten Skala, Anzahl der Kategorien, und Farbfehlsichtigkeit.